Google Tasks MCP Server

Hva gjør “Google Tasks” MCP Server?

Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server er et spesialisert verktøy laget for å koble AI-assistenter med Google Tasks, slik at man får sømløs integrasjon mellom AI-drevne arbeidsflyter og oppgavehåndtering. Ved å eksponere Google Tasks som en MCP-server, gjør den det mulig for AI-klienter å liste, lese, søke, opprette, oppdatere og slette oppgaver direkte via standardiserte protokollhandlinger. Denne integrasjonen forenkler automatisering og organisering ved å la utviklere eller sluttbrukere håndtere sin Google Tasks-database fra AI-forsterkede miljøer, effektivisere produktivitetsflyter og muliggjøre mer komplekse, oppgavebaserte agentiske handlinger. Serveren er spesielt nyttig for dem som ønsker å automatisere personlig eller team-basert oppgavehåndtering, synkronisere påminnelser, eller bygge egendefinerte produktivitetsverktøy som interagerer med Google Tasks via sikre og standardiserte grensesnitt.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er eksplisitt nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Klar til å vokse bedriften din?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater i løpet av få dager.

Be om demo Logg inn

Ressursoversikt

• Tasks (gtasks:///<task_id>):
  Representerer individuelle oppgaver i Google Tasks. Hver ressurs støtter lesing av oppgavedetaljer som tittel, status, forfallsdato, notater og annen metadata. Oppgaver kan listes, opprettes, oppdateres eller slettes med de tilgjengelige verktøyene.

Liste over verktøy

• search:
  Søk etter oppgaver i Google Tasks basert på søkestreng. Returnerer samsvarende oppgaver med detaljer.
• list:
  List alle oppgaver i Google Tasks, med valgfri paginering.
• create:
  Opprett en ny oppgave med valgfritt oppgaveliste-ID, tittel, notater og forfallsdato.
• update:
  Oppdater detaljene til en eksisterende oppgave, inkludert tittel, notater, status eller forfallsdato.
• delete:
  Slett en oppgave fra en spesifikk oppgaveliste.
• clear:
  Tøm fullførte oppgaver fra en Google Tasks-liste.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert oppgavehåndtering:
  La AI-assistenter automatisk opprette, oppdatere og rydde opp i oppgaver basert på samtalekontekst eller arbeidsflytutløsere, og reduser manuell oppføring av oppgaver.
• Automatisering av produktivitetsflyter:
  Integrer med utvikler- eller teamarbeidsflyter for å synkronisere Google Tasks med prosjektmilepæler, påminnelser eller sakssporing.
• Integrasjoner med personlige assistenter:
  Tillat virtuelle assistenter (som Claude) å håndtere daglige gjøremål, merke oppgaver som fullført, eller minne brukere på forfalte oppgaver ved å interagere direkte med Google Tasks.
• Utvikling av egendefinerte produktivitetsverktøy:
  Utviklere kan bygge AI-drevne dashbord eller roboter som utnytter Google Tasks for oppgavesporing og håndtering.
• Masseoperasjoner på oppgaver:
  Raskt tøm fullførte oppgaver eller utfør masseoppdateringer ved hjelp av AI-drevet logikk, og spar tid på repeterende handlinger.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js er installert og serveren er bygget (npm run build eller npm run watch).
2. Forbered OAuth-nøkler: Plasser gcp-oauth.keys.json i rotmappen til repoet.
3. Rediger konfigurasjon: Finn Windsurf sin konfigurasjonsfil for MCP-servere.
4. Legg til server: Sett inn følgende JSON-snutt i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTT STI TIL FIL HER}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Lagre og start på nytt: Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt for å laste inn serveren.

Sikring av API-nøkler

Bruk miljøvariabler for sensitiv data:

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "din-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "ditt-client-secret"
  },
  "inputs": {
    ...
  }
}

Claude

1. Forutsetninger: Installer Node.js og bygg serveren som over.
2. Autentiser: Kjør npm run start auth og fullfør OAuth i nettleseren din.
3. Finn konfigurasjon: Rediger Claude sin MCP-serverkonfigurasjon.
4. Legg til server: Bruk JSON-snippet under:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTT STI TIL FIL HER}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Start på nytt og verifiser: Start Claude på nytt og sørg for at serveren er tilgjengelig.

Sikring av API-nøkler

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "din-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "ditt-client-secret"
  }
}

Cursor

1. Installer Node.js og bygg serveren.
2. Sett opp OAuth (som over) og legitimasjon.
3. Finn konfigurasjonsfilen for MCP-servere i Cursor.
4. Sett inn følgende:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTT STI TIL FIL HER}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start på nytt og test.

Sikring av API-nøkler

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "din-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "ditt-client-secret"
  }
}

Cline

1. Sørg for forutsetningene: Node.js, bygge serveren (npm run build).
2. Forbered OAuth-nøkler og legitimasjon.
3. Finn Cline sin konfigurasjon for MCP-servere.
4. Legg til MCP-server:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTT STI TIL FIL HER}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start på nytt og verifiser.

Sikring av API-nøkler

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "din-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "ditt-client-secret"
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-formatet:

{
  "gtasks": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “gtasks” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Mellom disse to tabellene er Google Tasks MCP en fokusert, praktisk server med god verktøy- og ressursstøtte, men mangler promptmaler og eksplisitt sampling-/røtter-støtte. Basert på tilgjengelig informasjon vil jeg vurdere denne MCP-serveren til 7/10 for praktisk nytte og fullstendighet.

MCP-score